# データサイエンスにおける可視化と模型化
データサイエンスにおける可視化と模型化 〜可視化の図法と模型化の分析法〜
高橋武則先生 (健マネ客員教授, 元健マネ教授)
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クオリティマネジメント、サービスデータサイエンス、多変量因果分析の３科目を開講された高橋武則先生にお願いして、これらに講義ビデオを収録して頂きました。クオリティマネジメントに相当する内容は、第１回、第２回、第３回の前半までです。ぜひ、試聴してください。特に第２回は、健マネの分析科目ならではのアプローチである、概念図、特性要因図、構造模型図の講義です。これらは近いうちに皆さんに実践してもらう図法です。

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<tr>
<th>編</th>
<th>回</th>
<th>単元</th>
<th>内容</th>
</tr>
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<tbody>
<tr>
<td rowspan=3>基礎編</td>
<td><a href="https://drive.google.com/file/d/1BZFfzubABZ7JstKcgmpN2_hw_zkENLgV/view?usp=sharing">第１回</a></td>
<td>研究とデータサイエンス</td>
<td>可視化と模型化</td>
</tr>
<tr>
<td><a href="https://drive.google.com/file/d/1OrZOW6jETIvKg10a3kK3S0an5ZJ-LRls/view?usp=sharing">第２回</a></td>
<td>研究の中核となる３図法</td>
<td>概念図、特性要因図、構造模型図</td>
</tr>
<tr>
<td><a href="https://drive.google.com/file/d/1At2CNQtMEN6F9FDvrPu4ILz4Zz2RNiGX/view?usp=sharing">第３回</a></td>
<td>研究の中核となる３分析法</td>
<td>重回帰分析、主成分分析、因子分析</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan=3>実践編</td>
<td><a href="https://drive.google.com/file/d/1QRcGLnwt-GvFAI3Sx_ZHS-3p1r6p3wlE/view?usp=sharing">第４回</a></td>
<td>基本的因果分析</td>
<td>初級事例A: 主成分分析</td>
</tr>
<tr>
<td><a href="https://drive.google.com/file/d/1tv-TKPekLUVSD78GgWC9IRJkwXCKUn9y/view?usp=sharing">第５回</a></td>
<td>応用的因果分析</td>
<td>中級事例B: 主成分分析 + 因子分析</td>
</tr>
<tr>
<td><a href="https://drive.google.com/file/d/1o-qbKZ4NNhg72v0lVQv2dfTjTFI1RILK/view?usp=sharing">第６回</a></td>
<td>発展的因果分析</td>
<td>上級事例C: 主成分分析 + 因子分析 + 構造方程式モデリング</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan=1>総括編</td>
<td><a href="https://drive.google.com/file/d/19nMYzdyF3f6IChXLDuw92fsBpyd1iT0m/view?usp=sharing">第７回</a></td>
<td>全体のまとめ</td>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>